Python 随机取数函数

Python 中用于生成随机数的主要库是 `random`。这个库包含了一系列函数，允许你生成不同类型的随机数值。下面是几个常用的基本函数以及它们的功能：

1. **randint(a, b)**: 这个函数返回从 a 到 b 区间内的一个随机整数，包括 a 和 b。

示例：

   import random
   print(random.randint(1, 10))  # 返回一个 1 到 10 的随机整数

2. **randrange(start, stop[, step])**: 这个函数类似于 `randint()`，但是可以指定步长。它会从 start 开始，并按照 step 步进，返回不超过 stop 的随机数。

示例：

   print(random.randrange(1, 6))  # 返回一个 1 到 5 的随机数（因为上限排除）

3. **uniform(a, b)**: 这个函数返回从 a 到 b 区间的均匀分布的浮点随机数。

示例：

   print(random.uniform(1.5, 2.5))  # 返回一个介于 1.5 到 2.5 之间的随机浮点数

4. **choice(seq)**: 这个函数从给定序列 seq 中随机选择并返回一个元素。

示例：

   my_list = ['apple', 'banana', 'cherry']
   print(random.choice(my_list))  # 随机返回列表中的一项

5. **shuffle(x)**: 这个函数将序列 x 的元素顺序打乱，直接修改原序列。

示例：

   numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
   random.shuffle(numbers)
   print(numbers)  # 输出的数字顺序将会被打乱

6. **sample(population, k)**: 这个函数从 population 序列中无放回地随机抽取长度为 k 的样本集。

示例：

   fruits = ['apple', 'banana', 'cherry', 'date']
   print(random.sample(fruits, 2))  # 随机抽取两个水果名称

使用 `random` 库之前需要先导入该库，例如：

import random

理解并熟练运用这些基本函数可以帮助你在各种场景下有效地处理随机数据需求。如果你有更具体的场景或需求，我可以提供更详细的帮助。请记住，在实际应用中合理控制随机数的生成，尤其是在涉及决策和预测模型时，确保有足够的随机性和避免偏见。

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